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龍圖騰網獲悉紹興銖海科技服務有限公司申請的專利基于受激布里淵散射技術與機器學習算法的非線性補償方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119966525B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510136717.7，技術領域涉及：H04B10/61；該發明授權基于受激布里淵散射技術與機器學習算法的非線性補償方法及裝置是由張劍平;陸彤;安哲設計研發完成，并于2025-02-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于受激布里淵散射技術與機器學習算法的非線性補償方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及光通信技術領域，具體公開了一種基于受激布里淵散射技術與機器學習算法的非線性補償方法及裝置。該方法包括：S1、利用受激布里淵散射SBS技術對光頻梳中的窄帶譜線進行再生放大，提高光頻梳的載波噪聲功率比CNPR；S2、在自相干接收器中對經SBS放大的載波進行無相位敏感的相干檢測，并消除對本地振蕩器的需求；S3、通過基于StyleGAN的低復雜度機器學習算法對光纖傳輸鏈路及發射端的非線性失真進行實時補償。非線性補償裝置包括光頻梳模塊、自相干接收模塊和MLA模塊。本發明能夠現有光通信系統中因非線性失真、隨機噪聲及頻率漂移導致的傳輸性能受限問題，并優化光通信系統的傳輸性能和能效。

本發明授權基于受激布里淵散射技術與機器學習算法的非線性補償方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于受激布里淵散射技術與機器學習算法的非線性補償方法，其特征在于，該方法包括： S1、利用受激布里淵散射SBS技術對光頻梳中的窄帶譜線進行再生放大，提高光頻梳的載波噪聲功率比CNPR； S2、在自相干接收器中對經SBS放大的載波進行無相位敏感的相干檢測，并消除對本地振蕩器的需求； S3、通過基于StyleGAN的低復雜度機器學習算法MLA對光纖傳輸鏈路及發射端的非線性失真進行實時補償； S2中，所述自相干接收器通過以下步驟實現： S21、利用SBS放大的載波作為理想本地振蕩器，從信號光中恢復頻率和相位信息； S22、將信號光頻率鎖定在布里淵放大帶寬范圍內； S23、應用于偏振復用光正交頻分復用O-OFDM系統，提升系統頻譜效率并降低相位噪聲影響； S3中，所述StyleGAN的機器學習算法包括以下步驟： S31、數據準備：收集和預處理光纖傳輸系統的I同相和Q正交分量數據，將其歸一化并格式化為適合神經網絡訓練的星座圖； S32、模型訓練：通過映射網絡、合成網絡和風格調制網絡生成信號數據，并基于帶梯度懲罰的Wasserstein損失函數優化模型； S33、數據恢復：通過訓練生成失真信號的清晰版本，實時補償光纖及發射端的非線性效應。

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